一种全片上存储的神经网络加速器及其实现方法

摘要

本发明提供一种全片上存储的神经网络加速器的实现方法，所述方法包括根据当前的神经网络模型，确定神经网络中输出特征图极小值所在的层；确定多层融合计算的层数，确定用于多层融合计算的PE个数，申请PE，并将多层融合计算的输出特征图存储在片上存储器，多层融合计算完成的层对应的PE被释放，待计算层重复前述操作，直至多层融合计算完整个网络的所有层。本发明还提供一种全片上存储的神经网络加速器，包括控制器、加载模块、计算阵列、后处理模块、存储模块和片上缓冲器。采用本发明实现的全片上存储神经网络加速器功耗更小、面积更小、能效比更高，易扩展、并且可以保证实时性。